理想造芯往事

2022年11月，江苏常州,深秋的梧桐叶落了大半。

理想汽车一间不起眼的办公室里，一支十人小团队悄悄成立，项目代号“舒马赫”。

在当时的行业语境里，一家整车制造企业要自研车规级大算力芯片，直接挑战5纳米制程，多少有些堂吉诃德式的不自量力。

多数同行的选择更符合商业理性：直接采购英伟达、Mobileye的成熟方案，拿来装车，快速迭代。

理想选了那条最难的路。

三年半后，这颗被命名为马赫M100的芯片量产上车，成为行业首款量产的动态数据流架构AI芯片，理想汽车也由此成为ISCA工业分区设立后，首家登上该分会的全球整车企业。

要理解这个故事，得先看懂一个背景。

中国汽车工业的核心算力，长期不在自己手里。从IP核、EDA工具，到先进制程制造，再到开发者生态，车载芯片的完整链条被海外厂商层层锁定。

燃油车时代，发动机控制、车身电子由博世、大陆、电装等一级供应商以整套黑盒方案交付，自主车企连芯片型号都看不到。

进入智能电动车时代，大算力计算芯片的话语权又集中在英伟达和Mobileye手中，中国车企只能被动适配，做不了深度协同。

据行业调研数据，2023年中国汽车产业超过90%的芯片依赖进口，高端计算和控制类芯片的对外依赖度高达99%。

一个年产销近3000万辆汽车的全球第一大市场，在最核心的算力硬件上，几乎全部受制于人。

这场供应链焦虑在2020年秋天变成了一场切肤之痛。

全球“芯荒”席卷汽车业，2021年因芯片短缺导致中国汽车减产超过200万辆。

那年秋天，马来西亚疫情封控使博世的车载芯片产线骤然失速。远在常州的理想汽车被一片晶圆扼住了产能，单月交付量环比锐减四分之一。

断供危机给李想和管理层留下的，远不止是一次交付阵痛。

李想在一次内部会上表态：算力正在取代马力，成为智能汽车的核心定义权。“这个趋势不会因为任何一家供应商的产能恢复而改变。”

如果核心算力芯片只能外购，车企就永远只是下游适配者。上游供应商的产能、定价、迭代节奏，随时可能改写一家车企的命运。

十年前的手机行业走过同一条路。

海思麒麟曾让华为摸到消费电子算力的顶端，直到2020年台积电断供——一颗设计完成的5纳米芯片再也无法走下流水线。

设计做上去了，制造被卡住了。如今头部车企入局大算力芯片自研，像极了一出产业大戏的第二幕。

看过上一幕的人，很难不去追问：这一次，剧本能改写吗？

01 少数派赌局

任何一家车企启动自研芯片，先要算一笔经济账。

车载芯片大致分三类：控制芯片、功率半导体、大算力计算芯片。控制芯片投入产出比最高，大算力计算芯片最难回本。

据行业通用测算，5纳米芯片研发投入超过5亿美元，40纳米只需要3000多万美元，量级差距悬殊。

供应链焦虑加上软件定义汽车的趋势，还是把头部车企推上了牌桌。

比亚迪早在2002年便布局车载半导体相关业务，深耕功率半导体领域多年，持续深耕投入。蔚来、小鹏、理想起步虽晚，也在短短数年间从零搭建起数百人的芯片团队。

同样瞄准大算力计算芯片，各家走法不同。蔚来锚定感知增强，小鹏专攻算法定制，比亚迪偏向规模堆叠。

理想的选择最为激进，他们放弃了行业通行的冯·诺依曼架构，转向动态数据流方案——数据就绪即触发计算，拆掉中央指令调度队列，芯片一半以上的晶圆面积留给了NPU。

这条路没有成熟的参照系，编译器、工具链、算子适配绝大部分要从零搭建。

风险最大，可一旦跑通，技术壁垒也最深。

并不是所有车企都适合死磕这条路，零跑朱江明给出了另一种答案。

他是国内最早入局智驾自研的车企创始人之一，2020年发布凌芯01，2021年在C11车型量产落地。但后续他选择停止迭代，转回外购高通方案。

判断很直白：受企业产销规模限制，芯片出货量难以摊薄持续迭代的高额研发成本，自研的商业盈亏账难以跑通。

自研不是政治正确，必须算清商业盈亏，而李想的判断是基于另一套底层逻辑。

只自研模型、不自研芯片，遇到必须靠软硬协同才能解决的创新问题时，会彻底失去机会。

长期看，电池和芯片是具身智能时代的两大核心壁垒。

外购芯片是一个黑盒，架构、编译器、工具链全部在别人手里，车企的大模型只能被动适配。

从供应链焦虑中萌生的，不只是防御性自救。

当团队真正推开芯片设计的大门，一个更原始的冲动浮现出来——这不是一家新势力的降本实验，是中国汽车工业从集成组装走向底层定义的一次突围。

02 流片、上车与殿堂

2026年5月，常州工厂。李想举起那颗指甲盖大小的芯片，马赫M100正式量产上车。

这颗采用台积电5纳米车规级工艺的芯片，单芯片算力1280TOPS，实际运行效率超过82%。行业主流GPU方案的算力利用率，普遍在30%到50%之间。

它随全新理想L9（参数丨图片）、L8及新一代L6实现前装交付。

量产的路远不是一帆风顺。

马赫M100于2024年完成流片回片，随后开启长达14个月的严苛车规级认证，在零下40度到零上125度的标准车规温区内，完成了无数次冷热冲击与可靠性验证。

6月15日，理想在北京举办“Livis Day”软件与具身智能发布会，对外发布这颗芯片。央视网等媒体相继报道，马赫M100的架构细节首次公开。

更具标志性的认可来自学术界。7月，理想汽车登台ISCA 2026工业分会，发表主题演讲，与Google、Meta的研究者同台交流，成为该分会设立以来，首个登台分享的全球整车企业。

ISCA的论文评审只看一个问题：你解决了一个什么新的计算问题，用了什么新方法。它认的是设计思想本身，不是商业规模。

马赫M100不是对现有架构的模仿，而是从车载AI的真实计算特征出发，重新回答了AI芯片该怎么设计。

对一家车企来说，这不是简单的技术荣誉，这是一个信号：中国车企开始在底层架构层面输出自己的设计思想。

马赫M100让理想第一次在核心算力环节有了自主定义权——芯片规格、算子优化、模型迭代节奏，不再受制于外部供应商的排期和路线图。

国内头部车企自研芯片在近两年集中落地：蔚来神玑NX9031已于2025年3月随ET9车型量产上车，小鹏图灵芯片已完成流片与定点，目前尚未实现大规模前装交付。

一位行业分析师评价：“2026年是中国车企自研芯片的交付元年。头部企业相继落地突破，不是巧合，是产业链焦虑积累到临界点之后的集中爆发。”

造芯最大的回报不是省了多少钱，是有了说不的权利。

03 隐忧与标尺

热闹背后，隐忧从没消失。

海外芯片巨头的寒意来得比预想中快，英伟达在高端智驾芯片市场的绝对主导地位开始松动。

除了车企自研方案的冲击，地平线等国产替代也在持续上量，英伟达自身的产品策略和定价体系同样面临压力。

与此同时，Mobileye的黑盒封闭方案在高端市场的份额明显收缩。

在车企追求自主定义的时代，封闭算法越来越不好卖了，海外巨头没有坐等。

英飞凌宣布牵手本土晶圆厂，高通靠舱驾一体平台维持份额，只是底层趋势很难逆转：芯片的定义权正从芯片厂商流向整车厂。

政策层面也在动。今年夏天，工信部将控制芯片、计算芯片、功率芯片三项汽车芯片国家标准的审查报批列上日程。到8月，市场监管总局批准的五项汽车芯片认证认可行业标准正式发布。

在此之前，一颗国产芯片想要上车，测试方法每家车企各有一套，研发和验证成本居高不下。

新标准体系建立起来后，行业总算有了统一的评价尺度。

04 三堵墙

松动归松动，真正的考验才刚开始。

第一道坎是制造。

国内车企自研的5纳米、4纳米先进制程芯片，流片高度依赖海外先进晶圆代工产能。

设计团队在北京、上海、深圳打磨架构，先进制程晶圆制造产能集中在海外。

据行业调研估算，中芯国际最先进的7纳米工艺12英寸晶圆月产能约万片级别。而头部车企一年的先进制程晶圆需求，可达数十万片的量级，供需差距显著。

马赫M100的量产，依托台积电成熟的5纳米车规代工工艺实现。

行业供应链消息显示，先进制程晶圆产能分配、长期供货稳定性，始终是车企自研芯片量产的核心风险点。地缘政治的阴影一直存在，先进制程代工的产能供给存在不确定性。

项目组内部从没停止评估替代方案，包括和国内晶圆厂的先进制程合作预研，不过目前国内工艺成熟度和产能规模，短期还撑不起大规模车规量产。

第二道坎是生态。

英伟达真正的护城河从来不是算力数字，是CUDA生态，全球绝大部分AI开发者扎根于此。

车企放弃外购成熟芯片、转向自研，就要从零搭建整套工具链，迁移存量算法资产，过程难度极大。

理想从零打造了自己的软件栈，理想高管在CCF Chip 2026上坦言，自研工具链的成熟度暂时不如CUDA。

理想的做法是分阶段替代：先覆盖智驾推理里计算量最大的核心算子，非核心模块保留CUDA兼容接口。

蔚来选了另一条路——保留CUDA底层接口，上层全部自研。

这种做法，行业里有个贴切的比喻：一边高速开车，一边换轮胎。

第三道坎是产业链的完整协同。

芯片设计只是起点，EDA工具、自研IP核、先进封装、严苛车规认证，每个环节都可能成为瓶颈。

据行业机构测算，2026年中国汽车芯片整体自给率约25%，该数据涵盖全品类车载芯片；其中高端大算力智驾计算芯片自主化率远低于该数值，国产替代才刚刚起步。

从设计突破到体系自主，中间隔着整个国家半导体产业链的协同升级。这不是一家车企独自能走完的路。

芯片的仗，设计赢了，只是第一局。

05 账本的另一面

2022年11月，李想按下自研项目的启动键时，面对的是一道朴素的算术题：每年几亿美元的芯片采购费，能不能省下来？

三年半后马赫M100量产，这道题早就变了样。代工供给风险、生态迁移成本、全产业链协同难题，不断往账本上加新科目。

算术题变成了一本账，没有标准答案。

每家车企只能靠自己的体量、算法积累、整车销量，走适合自己的路。造芯的价值不在于省了多少采购费，而在于把发展命运握在自己手里。

至于制造端的技术封锁与供给不确定性，始终是悬在行业上方的利剑。

有权威人士分析，短期内完全绕开海外先进制程代工并不现实，有两个关键变量值得关注：一是国内先进车规制程产能的扩产节奏，二是车企可以通过架构与算法设计优化，降低对最先进制程的单一依赖。

自研项目可以迭代，技术路线可以调整，但研发队伍不能散，底层平台不能丢，体系能力的积累不能断。

今年8月，理想财报电话会上，马赫M100的量产进展被平静地报出来。

没有庆功，没有铺天盖地的宣传，一颗芯片的量产上车，在智能电动化的浪潮里，只是无数技术节点中的一个。

李想在一次内部会上曾说过：（造芯）这条路我们没有B计划。

真正重要的革新，发生时总是悄无声息。

多年以后回头，2022年那支芯片小队，2026年那颗指甲盖大小的芯片，也许会被标记为中国汽车工业从造整车走向定义底层的起点。

常州还是那座常州，梧桐树照样落叶发芽，下一幕的剧本已经改写。

虽然当年理想那间办公室里启动的东西，已经走过了很远的路。饶是如此，中国汽车工业的“芯”征程，也不过刚刚开始。